응력은 비가시 물리량이므로, 지반 내부에서 이를 측정하기 위해서는 토압계가 필요하다. 기존의 스트레인 게이지 기반 토압계는 큰 강성을 가지며, 이는 지반 내부 응력을 교란시켜 토압 측정의 정확성에 영향을 준다. 박막형 압전센서는 얇고 유연하므로, 이를 활용할 경우 지반 내부 응력의 교란을 최소화하여 지중응력을 측정할 수 있다. 본 연구에서는 박막형 압전 센서를 활용하여 지반 내부의 응력을 측정하기 위한 시스템을 구축하였다. 박막형 압전 센서를 교정하기 위한 챔버를 제작하여 사질토 지반 내부에 매설된 박막형 압전 센서의 측정 변동성과 센서의 감지 영역에 부착된 퍽으로 인한 측정 토압의 재현성 향상을 반복실험을 통해 확인하였다.
토양수분은 지구복사에너지평형과 물순환에 영향을 미치는 중요한 인자이므로, 수문학 연구에 있어서 토양수분의 함량을 파악하는 것은 매우 중요하다. 현재 수동형 마이크로파 위성의 토양수분 자료는 10~36 km의 저해상도로서 국지규모의 수문분석에 사용하기에는 어려움이 있다. 또한 현장관측 토양수분자료는 지점 자료이므로 공간연속성을 보장하지 못하는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 Sentinel-1의 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상을 이용하여 우리나라 농지에서 10 m 해상도의 토양수분 산출 가능성을 살펴보았다. 2015-2017년 4월부터 10월까지 5개의 토양수분 지상관측지점을 대상으로, Sentinel-1 후방산란을 이용하여 선형회귀와 SVR(support vector regression) 방법으로 토양수분 산출을 수행하였다. 편파에 따라 후방산란계수의 토양수분에 대한 민감도가 다르지만, 산출정확도는 VV 편파와 VH 편파가 유사하였다. 토양수분은 식물계절학(phenology)보다는 수문기상과 지면특성에 보다 더 영향을 받기 때문에 토양수분 산출에 있어 특별한 계절성은 발견되지 않았다. 대체로 입사각이 작을수록 후방산란과 토양수분간의 관계 패턴이 더 뚜렷하게 나타났으며, 또한 지면에 수분이 충분히 고르게 분포하는 경우 표면 간섭이 줄어들어(시간적으로는 강수시, 공간적으로는 논에서) 산출정확도가 상대적으로 높게 나타났다. 전체적으로 RMSE(root mean square error) 6.5% 정도의 오차를 보였으나, 향후 지면 거칠기, 지형, 토성 등 다양한 지면 변수의 영향을 반영한다면 보다 더 정확도 높은 토양수분을 산출할 수 있을 것으로 사료된다.
토양수분의 시공간적 변동성은 유역의 수문학적인 반응과 지표 대기간의 상호작용에서 중요한 관심사로 특히, 강우유출 예측 시 유역의 강우사상에서 사전 토양수분 상태 즉, 선행습윤조건(antecedent wetness conditions, AWC)이 고려되어야 한다. 본 연구에서는 선행습윤조건을 알아보기 위한 지표로 토양 습윤지수(SWI), 5일 선행강우지수($API_5$), 위성토양수분($SM_{rs}$), 5일 지점토양수분($SM_{g5}$)을 선정하여 한반도 4개 지점에 대한 선행수분조건을 파악하였다. 토양수분 자료는 AMSR-E로 관측된 자료를 활용하였으며, 이에 따라 각 지역별로 2011년의 강우사상을 선택하여 Soil Conservation Service-Curve Number (SCS-CN)법과 강우량을 활용하여 직접유출고와 최대잠재보유량을 산정하였다. 이를 토양의 습윤상태를 나타내는 4개 지표와의 관계를 살펴본 결과 최대잠재보유량과 SWI가 평균 -0.73의 높은 상관계수를 보였다. 또한 토양수분의 시간적 변동성을 나타내는 time length를 산정한 결과 지역 별로 상이하게 나타났으며 이는 연구지역 및 토양 특성을 반영한 것으로 판단된다. 추후 관측된 토양수분이 지표의 습윤상태를 예측하는데 정량적인 정보를 제공할 수 있으므로 이에 대한 지속적인 모니터링 및 분석이 필요할 것으로 사료된다.
면 단위의 고해상도 토양 수분 측정이 가능한 Cosmic-Ray Neutron Probe(CRNP)를 이용한 토양수분 관측 데이터는 위성기반의 큰 공간해상도를 지닌 토양 수분 자료와 지점 관측 토양 수분 자료를 연결하는 통로의 역할을 수행할 것으로 기대된다. 이러한 CRNP 센서를 이용하여 토양 수분을 산출하기 위해서는 측정된 중성자 강도의 교정이 필요한데 기존의 교정 방법은 관측 기간의 단일 교정 중성자 강도($N_0$)를 이용하여 장기간의 토양 수분 관측에 어려움이 있다. 또한 기존 방법을 이용한 $N_0$는 시간에 따라 변동하는 인자들에 의해 영향을 고려하지 못하며 이로 인해 CRNP 센서를 이용한 토양 수분 관측 값에 불확실성을 초래한다. 이를 극복하기 위해 새로운 교정 방법(Dynamic-$N_0$ 교정 방법)을 제시한다. Dynamic-$N_0$ 교정 방법은 시간에 따른 $N_0$의 변동을 고려함으로써 토양 수분 관측 값을 개선하는 방법으로 비선형 회귀 모델을 이용하여 $N_0$의 시계열 자료를 구하여 토양 수분 산출에 이용한다. 본 연구에서는 Dynamic-$N_0$ 교정 방법을 이용하여 산출된 토양 수분을 지점 기반 토양 수분 및 기존의 교정방법을 이용한 토양 수분 산출 값과 비교하였으며 결과적으로 상관계수를 0.7에서 0.72로 개선하였다. RMSE와 Bias는 각각 $0.036m^3m^{-3}$에서 $-0.026m^3m^{-3}$으로, $-0.006m^3m^{-3}$에서 $-0.001m^3m^{-3}$으로 개선되었다. Dynamic-$N_0$ 교정 방법의 기존의 방법 대비 탁월한 성능은 CRNP 센서 주변의 수소 공급원에 의하여 $N_0$의 변동이 발생했음을 시사한다. 그러나 몇몇 중성자 강도에 영향을 미치는 수소 공급원들에 대한 고려가 구체적으로 이뤄지지 않았는데 이는 향후 연구를 통해 Cosmic-Ray를 이용한 토양 수분 관측이 보다 개선될 수 있음을 보여준다.
Kim Ji-Eun;Park Sang-Eun;Kim Duk-jin;Kim Jun-su;Moon Wooil M.
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.497-500
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2005
Research and development of remote sensing technique is necessary so that more accurate and extensive information may be obtained. To achieve this goal, the synthesized technique which integrates the high resolution optic and SAR image, and topographical information was examined to investigate the quantitative/qualitative characteristics of the Earth's surface environment. For this purpose, high-precision DEMs of Jeju-Island was generated and data fusion algorithm was developed in order to integrate the multi-spectral optic and polarimetric SAR image. Three dimensional land-cover and two dimensional soil moisture maps were generated conclusively so as to investigate the Earth's surface environments and extract the geophysical parameters.
This study proposes an inversion algorithm to extract the surface parameters, such as surface roughness and soil moisture contents, using multi-frequency SAR data. The study areas include the tidal flats of Jebu Island and the reclaimed lands of Hwaong district on the western coasts of the Korean peninsula. SAR data of three frequencies were accordingly calibrated to provide precise backscattering coefficients through absolute radiometric calibration. The root mean square (RMS) height and the correlation length, which can describe the surface roughness, were extracted from the backscattering coefficients using the inversion of the Integral Equation Method (IEM). The IEM model was appropriately modified to accommodate the environmental conditions of tidal flats. Volumetric soil moisture was also simultaneously extracted from the dielectric constant using the empirical model, which define the relations between volumetric soil moistures and dielectric constants. The results obtained from the proposed algorithm were verified with the in-situ measurements, and we confirmed that multi-frequency SAR observations combined with the surface scattering model for tidal flats can be used to quantitatively retrieve the geophysical surface parameters in tidal flats.
Sensing soil organic matter is crucial for precision farming and environment friendly agriculture. Near infra-red(NIR) was utilized to measure the soil organic matter. Multivariate calibration methods, including stepwise multiple linear regression(MLR), principal components recession(PCR) and partial least squares regression(PLS), were applied to soil spectral reflectance data to predict the organic matter content. The effect of soil particle size and water content was studied. The range of soil organic matter contents was from 0.5 to 11%. Near infrared (NIR) region from 700 to 2,500nm was applied. For uniform soil particle size, result had good correlation (R$\^$2/ = 0.984, standard error of prediction= 0.596). The effect of soil particle size could be eliminated with 1st order derivative of the NIR signal. However. moist soil had a little lower correlation. R$\^$2/ was 0.95 and standard error of prediction was 0.94% using the PLS method. The results showed the possibility of soil organic matter measurement using NIR reflectance on the field.
Soil moisture control system including soil sensing and automatic water supply chain was constructed on open farmland and pot conditions. Soil moisture was controlled by the system showing over the soil moisture contents except 40% treatment. EC was gradually decreased by increasing cultivation days. On applying this system to control soil moisture, the growth and development characters of the bellflower were improved compared with control, cultivation without the automatic irrigation. Of the growth and development characters, plant height with water treatments was higher than that of control in 1st-year plants. Moreover, numbers of branch were increased by the increased soil moisture on farmland and pot condition. Capsule numbers for seed were best at 20%, 30% soil moisture treatment in 1st-year plants, and 20% to 50% treatment in 2nd-year plants. The construction of automatic soil moisture control system provide fundamental data for plant growth and development on open farmland soil condition.
Kim Sun-Hwa;Ma Jung-Rim;Lee Kyu-Sung;Eo Yang-Dam;Lee Yong-Woong
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.221-224
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2005
Hyperspectral image data have great potential to depict more detailed information on biophysical characteristics of surface materials, which are not usually available with multispectral data. This study aims to test the potential of hyperspectral data for classifying five soil classes defined by the vector product interim terrain data (VITD). In this study, we try to classify surface materials of bare soil over the study area in Korea using both hyperspectral and multispectral image data. Training and test samples for classification are selected with using VITD vector map. The spectral angle mapper (SAM) method is applied to the EO-I Hyperion data and Landsat ETM+ data, that has been radiometrically corrected and geo-rectified. Higher classification accuracy is obtained with the hyperspectral data for classifying five soil classes of gravel, evaporites, inorganic silt and sand.
Differential interferometric phases from JERS-1 Lband data sets show spatial variation of path-length ranging from a few mm to several cm. The variation may be caused by changes in soil moisture contents, i.e. variation of penetration depth and the swelling of soils. Although the amount of total effect caused by soil moisture is not measurable, it is clear that the soil moisture according to precipitation is another factor to be considered in DInSAR analysis. We also discuss DInSAR characteristics in a rice paddy according to irrigation conditions, and discrimination of hydrological features such as stream channels and watershed boundaries by applying DInSAR technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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